本发明公开了一种具有自动优化调参能力的调相机管道数据补全方法，包括：采集调相机管道的数据参数；将数据参数导入RBF神经网络模型进行训练，获得优化参数；优化参数导入交叉算法进行参数向量计算，获得优化参数所有数组的平均误差；基于所有数组的平均误差对参数向量进行评估，分别定义优化参数所有数组参数向量对应的适应度；所有数组参数向量对应的适应度导入遗传算法进行全局寻优，输出适应度高于其它的参数向量确定优化参数。本发明利用RBF神经网络模型训练优化参数结合交叉算法验证优化参数的适应度，并根据遗传算法确定最优参数向量，进而得到最优参数进行建模，通过网络模型高精度预测管道补全数据，降低补全数据的误差。